spss参数估计的基本步骤 spss参数估计结果分析

参数估计是一种统计推断方法，就是利用所获得的样本信息来推断总体的统计量，即用样本推断总体参数的具体数值或者总体参数所属概率区间。接下来我们就来谈谈spss参数估计的基本步骤，spss参数估计结果分析。

一、spss参数估计的基本步骤

直接谈论参数估计可能有点抽象，我们就在spss上实际操作一个参数估计的实例来演示一下spss参数估计的步骤。

1、导入数据

我们就以一个简单的数据来进行spss的参数估计：从一个满足正态分布总体中随机抽取8个样本，各样本值分别为10，8，12，15，6，13，5，11；求总体均值在 95%的置信区间。

导入数据

2、在工具栏中依次选择“分析”→“描述统计”→“探索”。

探索

3、在“探索”对话框中，将区间估计的数值移动到“因变量列表”中

设定因变量

4、点击“统计量”对话框，勾选“描述”项，设置置信区间。最后点击“继续”→“确定”即可。

置信区间

二、spss参数估计结果分析

按照以上的步骤操作完后即生成了下图结果。

结果图

1、个案处理摘要

样本基础情况

2、样本的各个统计量

统计量

这张图里包括了描述样本的各个统计量和在95%置信区间的上下限，即完成了题目的要求——对总体均值95%的置信区间估计。

表格里的偏度（Skewness）是用来衡量随机变量概率分布的不对称性。当偏度<0时，分布图向左偏。

峰度（Kurtosis）是用来衡量随机变量概率分布的陡峭程度。当峰度值<0，则表示该变量的概率分布与正态分布相比较为矮胖。

3、以结果生成的两张图表

茎叶图和箱图

为了使结果更易呈现，分析结果后面还生成了两张图——茎叶图和箱图，更加形象地展现数据分析的结果。

有没有觉得参数估计在spss上十分简单，跟自己用纸笔计算的冗杂相比真的有天壤之别。

三、参数区间估计的计算方法

在spss上轻轻按几步就可以计算出置信区间，可是当你应对统计学考试时，就不得不去记忆冗长的计算式子。

在自己计算时，需要用样本统计量和标准误结合可以确定一个具有较大的可信度（如95%或99%）包含总体参数的区间，该区间称为总体参数的1-α可信区间或置信区间。以最常用的95%双侧可信区间为例，其计算公式为：

计算时使用样本标准差s来代替，修正后的公式（t分布）：

四、总结

以上就是这次带来的spss参数估计的基本步骤，spss参数估计结果分析的相关内容了。IBM SPSS Statistics是一款功能强大的数据分析软件，通过不断学习这款软件，会大大提升我们在数据分析时的应用效率，想了解更多关于IBM SPSS Statistics的内容，欢迎访问城东书院网站。